一种车辆振动舒适性评价模型搭建方法、设备及存储介质

本发明涉及车辆舒适性评价，具体为车辆振动舒适性评价模型搭建方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着汽车工业的迅速发展，消费者对汽车振动舒适性的需求也日益增加，以期待更好的驾驶和乘坐体验。车辆拥有良好的振动舒适性可以减少驾驶员和乘客的疲劳，保证行驶安全，并延长使用寿命，也能提高汽车制造商的竞争力。因此，对汽车的振动舒适性进行有效的预测和评估是有十分必要的。

2、通常，车辆振动性能的评价方法可以分为主观评价和客观评价两种。主观评价基于人体的主观感受，而客观评价则以实际测量的振动参数作为客观依据。然而，客观评价并无法直观地反映出人体对振动的感受程度，也无法准确的反映人对车辆振动性能的主观接受程度，而主观评价，又受到评价者个体差异的影响较大，不确定性强。

3、因此，需要结合主客观评价来综合评估车辆的振动性能。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了车辆振动舒适性评价模型搭建方法、设备及存储介质，具备能够综合主客观来评价车辆振动舒适性的优点。

3、（二）技术方案

4、为实现上述能够综合主客观来评价车辆振动舒适性的目的，本发明提供如下技术方案：车辆振动舒适性评价模型搭建方法，包括以下步骤：

5、s1、对车辆进行主观评价和客观测量；

6、s2、对主观评价结果和客观测量数据进行关联性分析；

7、s3、选择高关联度样本，基于bp神经网络，对车辆平顺性主观指标与客观指标进行建模，并在多次训练后得到初步舒适性评价模型；

8、s4、对所获得的初步舒适性评价模型进行验证及修正，得到最终基于bp神经网络的车辆振动舒适性评价模型。

9、作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤s1中，依据主观评价指标和客观评价指标，对车辆进行主观评价和客观测量。

10、作为本发明的一种优选技术方案，所述主观评价指标的评分项包括车辆的上下起伏、侧倾晃动、点头后蹲、颠簸感、喘振、车身俯仰、冲击感、余振和限位冲击；

11、所述客观评价指标采用加权加速度均方根值作为评价方法，通过时域分析，得到车辆不同测点位置的加权加速度谱图。

12、作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤s2具体包括以下步骤：

13、s201、确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列；

14、其中，参考数列：；比较数列：。

15、s202、对数据进行无量纲化处理；

16、s203、关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度，通过分辨系数计算，具体计算公式为：

17、

18、式中：为两级最小差，；为两极最大差，；为求差数列，；为分辨系数，取0.5；

19、s204、对各个时刻的关联系数求平均，得到比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，即关联度，具体计算公式为：

20、

21、式中：为样本总数；为各个时刻的关联系数。

22、s205、将各个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列，建立评价对象的关联序。

23、作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤s3具体包括以下步骤：

24、s301、建立bp 神经网络训练模型，并对初始权值和阈值进行赋值；

25、s302、输入训练样本；

26、s303、计算隐含层的输出；

27、s304、计算输出层的输出；

28、s305、判断实际输出值与期望值之间的误差，若误差满足精度要求，则结束训练，若误差不能满足精度要求，则在计算隐含层误差、确定误差梯度、调整各层权值后，回到步骤s303；

29、s306、多次重复步骤s301-s305，得到舒适性评价模型。

30、作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤s4具体包括以下步骤：

31、s401、实车批量验证，并比较验证数据与舒适性评价模型的预测数据；

32、s402、若预测结果良好，则最终模型确认；若预测结果偏离，则重新训练舒适性评价模型。

33、（三）有益效果

34、与现有技术相比，本发明提供了车辆振动舒适性评价模型搭建方法，具备以下有益效果：

35、1、该车辆振动舒适性评价模型搭建方法，主观评价指标的评分项包括车辆的上下起伏、侧倾晃动、点头后蹲、颠簸感、喘振、车身俯仰、冲击感、余振和限位冲击，总计9个评价指标，有利于保证主观评价与客观测量的严谨性，并提高后期评价模型的准确性。

36、2、该车辆振动舒适性评价模型搭建方法，采用灰色关联度理论，对试验所得的主观评分与客观测量数据进行关联性分析，从而衡量对应变量因素的相关密切程度，帮助选择与驾驶舒适度相关性最强的测点作为主要评价对象，直接对关联度较高的指标进行评价，有利于降低企业在主客观测评试验的时间成本和试验成本，同时提高了测评的准确度。

37、3、该车辆振动舒适性评价模型搭建方法，采用bp神经网络方法对车辆平顺性主观指标与客观指标进行建模，通过学习样本数据，得到最终的主客观评价模型，构建评价预测模型，实现用客观的实验数据来预测主观的评价分数，并与主、客观评价结合，进行振动舒适性评价，以使评价结果更可信，从而节约汽车研发周期、提高工作效率。

技术特征：

1.车辆振动舒适性评价模型搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的车辆振动舒适性评价模型搭建方法，其特征在于：所述步骤s1中，依据主观评价指标和客观评价指标，对车辆进行主观评价和客观测量。

3.根据权利要求1所述的车辆振动舒适性评价模型搭建方法，其特征在于：所述主观评价指标的评分项包括车辆的上下起伏、侧倾晃动、点头后蹲、颠簸感、喘振、车身俯仰、冲击感、余振和限位冲击；

4.根据权利要求1所述的车辆振动舒适性评价模型搭建方法，其特征在于：所述步骤s2具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的车辆振动舒适性评价模型搭建方法，其特征在于：所述步骤s3具体包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的车辆振动舒适性评价模型搭建方法，其特征在于：所述步骤s4具体包括以下步骤：

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

8.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，其特征在于，所述指令被执行时执行如权利要求1-6中任意一项所述的车辆振动舒适性评价模型搭建方法的操作。

技术总结本发明涉及车辆舒适性评价技术领域，且公开了一种车辆振动舒适性评价模型搭建方法，包括以下步骤：S1、对车辆进行主观评价和客观测量；S2、对主观评价结果和客观测量数据进行关联性分析；S3、选择高关联度样本，基于BP神经网络，对车辆平顺性主观指标与客观指标进行建模，并在多次训练后得到初步舒适性评价模型；S4、对所获得的初步舒适性评价模型进行验证及修正，得到最终基于BP神经网络的车辆振动舒适性评价模型。该车辆振动舒适性评价模型搭建方法，采用BP神经网络方法对车辆平顺性主观指标与客观指标进行建模，通过学习样本数据，得到最终的主客观评价模型，构建评价预测模型，实现用客观的实验数据来预测主观的评价分数，并与主、客观评价结合，进行振动舒适性评价，以使评价结果更可信，从而节约汽车研发周期、提高工作效率。技术研发人员：何水龙,贾斌,陈杨,叶明松,胡超凡,汤涛,崔倩文,鲍家定,陈恒,吕俊龙,王之星,王佳涵,关磊,于伟受保护的技术使用者：桂林电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/9/26